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分析产生数据质量问题的原因，并对数据质量问题进行了分类，建立数据质量评价的量化标准。提出通过模式集成解决模式层次上的数据质量问题，通过数据清洗解决实例层次上的数据质量问题，并概述了数据清洗算法，提出分四步进行数据ETL数据清洗。
数据ETL过程中的数据质量控制
【摘 要】
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分析产生数据质量问题的原因，并对数据质量问题进行了分类，建立数据质量评价的量化标准。提出通过模式集成解决模式层次上的数据质量问题，通过数据清洗解决实例层次上的数据质量
【机 构】
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湛江师范学院商学院
【出 处】
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信息技术
【发表日期】
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2006年4期
【基金项目】
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湛江师范学院科研项目(W0428)
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